opencv用鼠标在两张图中取相同位置和大小的roi

本代码是关于交通灯的检测与识别，可以检测并识别红色交通灯，通过把RGB图像转换成HSV图像，分割出红色信号灯，然后根据圆形度去除过大或过小的干扰区域，最后在原图像上显示检测出的红色交通灯。本代码同样可以检测和识别绿色以及黄色交通灯，只需修改HSV图像的取值范围。

运用LDA模型，采用Gibbs采样，运用图像标注的关键词，用户对图像标注的tag,采用多模态发掘潜在语义主题对图像标注

影像的任意角度旋轉. 影像旋轉任意角度：. 旋轉 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

在程序实际开发中，闪屏是我们经常用到的。如果程序初始化要一些时间，设计闪屏更加有必要，不但使你的程序也漂亮，还能在上面写上你的版本信息。好处是多多的。

目标跟踪可以运行程序，可以选定特定目标进行跟踪，程序肯定可以运行，直接加入到项目中也可以使用。！！！！！！！

应用背景在图片中查找出已知目标，例如警方破案时将视频生成一系列图片后，在这些图片中中查找嫌疑人面孔，准确定位到哪一幅图片，不必使用人力一张一张的筛选，大大减轻了工作负担，提高工作效率，该算法识别率很高关键技术 使用surf检测子检测关键点 从特征向量中提取描述子 使用FLANN在描述子向量中匹配 将好的匹配保留下来，并画出来

程序主要是验证图像处理的一些算法，主要对印刷体汉字识别方法做了较为深入的研究，研究讨论了印刷体汉字的行切割以及列切割，同时研究了通过BP神经网路识别汉字的方法。首先，首先利用高斯平滑滤波器，对图像进行平滑处理，去掉了一些不必要的干扰。然后使用全局阈值法来进行二值化处理，随后分别利用水平投影和垂直投影相方法来对印刷体汉字进行行切割和列切割，最后通过已经训练好的BP神经网路对汉字进行识别。这个系统还有不是很完善的地方，一是它的识别精度还不是很高，这是因为没有采用特征提取的方法，只是简单的使用像素匹配的方法来对汉字进行识别；二是系统不是很稳定，有的时候设置同样的参数前后识别的结果就不相同。

我们目前的建筑场景，基于检测和代表当地对称性图像中提取局部特征的新技术。这些新功能的动机是当地的对称性，在不同尺度下的很多城市的形象，一个基本特征，也可能更具有不变性大外观变化比低级别功能如 SIFT 的事实。因此，我们将这些功能应用问题的挑战性成对的城市场景的照片。我们的特点基于本地双边和旋转对称性计算使用局部图像操作的简单的措施。这些措施用为特征检测和计算描述符。我们证明我们对具有挑战性的新数据集包含图像对参展的照明、 年龄和渲染风格的戏剧性变化范围的方法，表明我们的功能可以提高这一艰巨任务的匹配性能。

本程序实现Harris角点检测功能，是图像处理领域必不可少的学习工具，初程序简单易懂，特别适合学者参考学习!

人脸检测-PC_QT版本，在linux系统下实现，ARM+linux+QT  代码实现，分类器，图片